The heat kernel expansion for the electromagnetic field in a cavity

We derive the first six coefficients of the heat kernel expansion for the electromagnetic field in a cavity by relating it to the expansion for the Laplace operator acting on forms. As an application we verify that the electromagnetic Casimir energy is finite.Comment: 12 page

Comparaison des coûts du diagnostic moléculaire des rétinites pigmentaires entre le séquençage selon Sanger et un séquençage à haut débit

La rétinite pigmentaire (RP) et l'amaurose congénitale de Leber (LCA) sont deux maladies héréditaires classées dans le groupe des rétinopathies pigmentaires. Plus de 100 gènes ou loci ont étés identifiés dans les RP (comptant pour 60% des patients) et 14 gènes pour les LCA (responsables de 70% des cas). A elles-deux et en ne prenant que les plus fréquentes, ces maladies représentent 948 exons à analyser lorsqu'on recherche une mutation chez un patient. La recherche de mutations au moyen du séquençage génomique classique (séquençage selon Sanger) de tous les gènes de ces deux maladies implique des délais d'analyse importants et des coûts très élevés. La méthode de séquençage à haut débit (avec le séquenceur Roche GS Junior) permet grâce à une puce à ADN le séquençage simultané des 948 exons. Le but de mon travail de Master est de comparer ces deux approches afin de déterminer celle qui est la plus économique et la plus efficiente en temps. Pour cela, j'ai d'abord établi la liste de tous les gènes impliqués dans les RP et LCA, puis identifié tous les exons ainsi que les promoteurs et séquences 3' non traduites. J'ai ensuite calculé le coût théorique d'une analyse de tous les gènes avec chacune des méthodes. J'ai également estimé les coûts à facturer à l'assurance concernant le séquençage à haut débit sur la base des coûts facturables à l'assurance de la méthode Sanger et des bénéfices du laboratoire. Le séquençage des 948 exons par le séquençage à haut débit (avec le GS Junior) représente la technique de séquençage la plus économique et la plus efficiente en temps et constitue donc la méthode de choix dans le screening diagnostic des gènes impliqués dans les RP et LCA. Cette méthode est plus rapide, les réactifs et la machine sont moins coûteux et la laborantine peut analyser un nombre plus important d'exons en un temps moindre, donc elle coûtera moins cher au laboratoire. Cette méthode est donc d'un grand intérêt pour les patients, les assurances et le laboratoire. Cette nouvelle technique de séquençage soulève de nouvelles interrogations telles que la décision de savoir quelle information doit être donnée aux médecins, aux assurances et aux patients. Interrogations auxquelles il devient de plus en plus pressant de répondre

Acoustic emission-based monitoring of fatigue damage in CFRP-CFRP adhesively bonded joints

Adhesively bonded joints are being increasingly applied in modern structures. However, manufacturing defects and particularly harsh operative conditions may cause local debonding and catastrophic failures. Structural health monitoring (SHM) and non-destructive testing (NDT) procedures are then needed to evaluate the in-service structural integrity of adhesively bonded joints. In this research, an adhesively bonded single-lap joint, both adherends of which are manufactured using a carbon fibre-reinforced polymer (CFRP) composite, is subjected to constant amplitude fatigue loading. During such a test, the integrity and damage condition of the joint is continuously monitored using acoustic emission (AE), while the test itself is periodically interrupted in order to apply micro-computed tomography (??CT) to the specimen, with the aim of investigating the real features of the developing fatigue damage. The results show that, after suitable elaboration and filtering by means of pattern recognition algorithms, acoustic emission-based monitoring allows for effective identification and characterisation of the development of fatigue damage in adhesively bonded joints

Exploring a text corpus via a knowledge graph

Semantic enrichment methods may be used to identify relevant entities in textual documents. These extracted entities are part of knowledge graphs and thus linked by semantic relationships. This work explores the idea of navigating the semantic relationships among extracted entities as a way to search a text corpus. A modular software system (including document management, semantic enrichment, data consolidation, and data integration) has been designed, to offer a visual user interface for such navigation on top of an arbitrary corpus of textual documents. The software, called arca, has been used in a real use case: to search in the book catalogue of a publishing house. The evaluation carried out with a set of potential users has shown so far the feasibility and effectiveness of the approach. Critical issues and potential limitations of the paradigm have also been found and are discussed

Harnessing machine learning potentials to understand the functional properties of phase-change materials

The exploitation of phase-change materials (PCMs) in diverse technological applications can be greatly aided by a better understanding of the microscopic origins of their functional properties. Over the last decade, simulations based on electronic-structure calculations within density functional theory (DFT) have provided useful insights into the properties of PCMs. However, large simulation cells and long simulation times beyond the reach of DFT simulations are needed to address several key issues of relevance for the performance of devices. One way to overcome the limitations of DFT methods is to use machine learning (ML) techniques to build interatomic potentials for fast molecular dynamics simulations that still retain a quasi-ab initio accuracy. Here, we review the insights gained on the functional properties of the prototypical PCM GeTe by harnessing such interatomic potentials. Applications and future challenges of the ML techniques in the study of PCMs are also outlined